Synteettiset yleisöt ja ennakoimattomuuden merkitys

Yllätys! Maailma kiihtyy. Markkinointiosastoilta odotetaan samaa kuin kaikilta muiltakin: enemmän tuloksia pienemmillä kustannuksilla ja jotenkin myös parempaa työtä.

Tekoäly hallitsee nyt lähes täysin ajan henkeä, ja kun se tarjoaa keinon testata ideoita nopeammin ja murto-osalla perinteisen tutkimuksen kustannuksista, markkinoijilla on hyvä syy kuunnella.

Synteettiset yleisöt ovat simuloituja kuluttajaryhmiä, joiden muodostamisessa voidaan käyttää esimerkiksi asiakastietoja, haastatteluja ja väestöprofiileja. Tiimi voi esitellä työnsä näille yleisöille, tarkastella niiden ennustettuja reaktioita, tehdä muutoksia ja kokeilla uudelleen ilman, että sen tarvitsee rekrytoida uutta ihmisistä koostuvaa paneelia.

Yritykselle, joka tuntee asiakkaansa ja on verrannut näitä ennusteita todelliseen käyttäytymiseen, tästä voi olla valtavasti hyötyä. Markkinoinnissa parannetaan usein jo tekemiämme asioita, eikä niiden tekeminen hyvin ole mikään pikkujuttu. Kalliin virheen välttäminen tai heikon kampanjan parantaminen on täysin kelpo tulos. Useimpien osastojen olisi tosiaan viisasta tarttua näihin mahdollisuuksiin.

Vetovoima ei kuitenkaan perustu pelkästään tehokkuuteen tehokkuuden itsensä vuoksi. Synteettiset yleisöt lupaavat myös jotakin, josta on tullut korvaamattoman arvokasta: perusteltavan syyn edetä.

”Testasimme tätä, ja asiakkaat pitivät tästä eniten” antaa erilaista uskottavuutta kuin ”mielestämme tämä on hyvä idea” – vaikka kyseiset asiakkaat olisivat simuloituja.

Sijoittajat panostavat vahvasti tähän uskottavuuteen. Heinäkuussa Simile, joka rakentaa yrityksille kyselytutkimuksiin tarkoitettuja tekoälysimulaatioita todellisista kuluttajista, keräsi 200 miljoonaa dollaria 2 miljardin dollarin arvostuksella noin viisi kuukautta A-sarjan rahoituskierroksensa jälkeen. Adoben Brand Intelligence -tuotteen avulla markkinoijat voivat testata luovaa sisältöä ja viestintää tekoälyn luomia asiakasprofiileja vasten.

Tästä huolimatta, kun näistä työkaluista tulee osa luovan työn hyväksymisprosessia, ne vaikuttavat siihen, mitä ihmiset ylipäätään pitävät ehdottamisen arvoisena. Saatamme oppia ennakoimaan yleisön reaktioita paljon paremmin ja samalla vähitellen menettää kykymme tarjota sille jotakin odottamatonta.

Oppimisen nopeuttaminen

Synteettisen tutkimuksen lupaus liittyy laajempaan muutokseen siinä, miten yritykset toimivat tämän uuden teknologian aikakaudella. Kuten Steven Waterhouse esittää teoksessaan Oppivia koneita pohjaan asti, tekoäly pienentää kokeilemisen, tulosten tarkastelun ja suunnan muuttamisen kustannuksia. Yritykset, jotka järjestävät toimintansa tämän prosessin ympärille, voivat hyödyntää oppimaansa seuraavassa päätöksessä ja samalla parantaa sekä nopeuttaa toimintaansa.

Markkinointiin on aina kuulunut jonkinlainen versio tästä. Arvioimme, mikä voisi vedota ihmisiin, tuomme idean julki ja saamme selville, kuinka hyvä arviomme oli. Tutkimus auttaa meitä valmistautumaan, kokemus ohjaa tulkintaamme, ja yleisöllä on yleensä yhä oikeus yllättää meidät.

Yhdysvaltain ilmavoimien eversti John Boyd antoi tälle prosessille muodollisemman muodon, jota hän kutsui OODA-silmukaksi: havainnoi, suuntaudu, päätä, toimi (ja toista). Yritykset vetoavat siihen usein perustellessaan nopeuden tarvetta, mutta Boydin kuvauksessa kiinnitetään paljon huomiota siihen, miten ymmärrämme tapahtumia. Suuntautuminen pohjautuu kokemukseen, kulttuuriin ja uuteen tietoon. Hänen kaaviossaan päätös on hypoteesi ja toiminta koe, jonka tulokset palautuvat osaksi ymmärrystämme.

Synteettiset yleisöt voivat auttaa meitä syventämään tätä ymmärrystä ennen resurssien sitomista. Ne voivat paljastaa oletuksen, jota emme olleet huomanneet, tai ehdottaa tulkintaa, jota emme olleet harkinneet. Toinen simuloitu reaktio ei kuitenkaan itsessään tuo uutta havaintoa ihmisten käyttäytymisestä. Vaikka kampanjan ennustettu vastaanotto paranisi, meidän on silti selvitettävä, mitä tapahtuu, kun ihmiset kohtaavat sen.

Ero muuttuu merkittäväksi, kun ryhdymme tekemään muutoksia ensisijaisesti ennusteen parantamiseksi. Tiimi voi käydä läpi satoja versioita ja vakuuttua yhä enemmän kampanjasta oppimatta, jakaako yleisö tämän luottamuksen. Prosessi on nopeutunut, mutta osa epävarmuudesta on yhä täsmälleen siinä, mihin sen jätimme.

Boyd kirjoitti myös, että ”sopeutumiskyky edellyttää moninaisuutta ja nopeutta”, ja yhdisti nämä molemmat kykyymme olla ennakoimattomia ja selviytyä odottamattomista tilanteista. Luovaan työhön sovellettuna tämä yhdistelmä edellyttää meiltä enemmän kuin erilaisten versioiden nopeaa tuottamista. Meidän on säilytettävä riittävän laaja valikoima mahdollisuuksia, jotta voimme löytää jotakin, mitä emme muuten olisi edes yrittäneet.

Valitettavasti paine toimia nopeammin voi vaikeuttaa vieraampien mahdollisuuksien pohtimista. Kun määräaika lähestyy ja budjetti on saatava hyväksytyksi, kaikkien jo ymmärtämässä ideassa on tiettyjä etuja.

Varman päälle pelaamisen hinta

David Perell kuvaili tätä ilmiötä hiljattain TBPN:ssä ja antoi Derek Thompsonin ansioksi havainnon, että Hollywood on alistunut ”maailmamme Moneyball-ilmiölle”. Hänen mukaansa ala on muuttunut tylsäksi osittain siksi, että se suhtautuu riskeihin entistä järkevämmin: ”Ongelma on siinä, että päädytään tekemään Spider-Man 74 tai Lord of the Rings 7 uuden sarjan sijaan.”

Valitukselle on kaupalliset perusteensa. Vakiintuneella viihdesarjalla on yleisö, näyttöä menestyksestä ja jonkinlainen käsitys siitä, mitä ihmiset odottavat. Seuraavan osan rahoittaminen voi olla järkevää, ja yleisö voi aidosti nauttia paluusta tuttuun maailmaan.

Ensimmäisen osan oli kuitenkin hyväksyttävä epävarmuutensa ennen kuin yleisöstä oli näyttöä. Studio voi tehdä peräkkäin järkeviä päätöksiä ja silti luoda kulttuurin, jossa tuntemattomien tarinoiden on vaikea päästä tuotantoon.

Toisin sanoen peräkkäiset järkevät päätökset voivat luoda kulttuurin, joka tuntuu toisteiselta, vaikka jokainen hanke täyttää hyväksymisensä perusteena olleet kriteerit. Hyväksymme jatkuvasti ideoita, joista innostumme vähitellen yhä vähemmän.

Parempi tieto ei kuitenkaan välttämättä johda tällaisiin lopputuloksiin. Riskien ymmärtäminen voisi saada meidät ottamaan niitä rohkeammin, varsinkin jos olemme aiemmin liioitelleet mahdollisia haittoja. Pelkkä tieto ei kuitenkaan määritä organisaation halukkuutta sietää epävarmuutta.

Synteettinen tutkimus tuo tämän laskelmoinnin osaksi luovan työn arkea. Voimme kuulla yleisöä aiemmin ja useammin sekä kysyä sen mielipidettä yhä pienemmistä päätöksistä. Tämä voi parantaa työtä huomattavasti. Samalla odotettu reaktio voi olla niin jatkuvasti mielessä, että ihmiset alkavat mukautua siihen ennen kuin he ovat ehtineet kehittää omaa ideaansa.

Yleisö, joka kouluttaa meitä

Luovan tiimin ei tarvitse saada käskyä totella mallia. Jos myönteinen pistemäärä auttaa saamaan idean hyväksytyksi, tiimin jäsenet kiinnittävät luonnostaan huomiota siihen, mikä tuottaa sellaisen. He huomaavat, millaiset ehdotukset etenevät helposti ja millaiset vaativat pitkällisiä perusteluja.

Paineen alla tästä tiedosta on hyötyä. Ideaa voi muokata ennen sen esittämistä, hankalan elementin voi poistaa ja vieraan suunnan voi jättää tutkimatta. Kukin myönnytys voi olla vähäinen. Ajan mittaan ne voivat kuitenkin muuttaa tiimin tuottaman työn kirjoa.

Tämäkin on oppimissilmukka, ja sen sisällä olevat ihmiset oppivat tarkalleen, mitä heidän ympäristönsä palkitsee. Epämiellyttävä mahdollisuus on, että prosessissa menestymisestä tulee vähitellen heidän käytännön mittapuunsa hyvälle luovalle harkinnalle. Heillä voi yhä olla muodollinen valta olla eri mieltä, mutta he käyttävät sitä yhä harvemmin.

Näin syntyvä tulos voi tuntua rauhoittavalta. Hyväksytyt kampanjat vastaavat odotuksia, mallin suositukset vaikuttavat järkeviltä ja prosessi näyttää yhä luotettavammalta. Tämä kertoo kuitenkin hyvin vähän työstä, jota ei koskaan ehdotettu, tai yleisöistä, joita se olisi voinut tavoittaa. Järjestelmä voi oppia valitsemaan tuttujen vaihtoehtojen joukosta erinomaisesti ja jättää samalla käyttäjänsä tietämättömiksi siitä, mitä he eivät enää edes harkitse.

Waterhouse kuvaa esseensä ”Mirror Image” -osiossa samankaltaista kehitystä. Rakennamme älykkyyttä omaksi kuvaksemme, hän kirjoittaa, ja järjestämme sitten yrityksemme ja instituutiomme uudelleen sen kuvan mukaisiksi. Luovalla osastolla tällainen uudelleenjärjestäytyminen voi tapahtua yksittäisten ihmisten toimintatavoissa. Mukautamme itseämme työkaluun, kunnes sen mieltymykset alkavat tuntua omalta harkinnaltamme.

Siinä vaiheessa osa havaitsemastamme ennustettavuudesta voi johtua siitä, miten olemme oppineet työskentelemään. Tuotamme asioita, jotka järjestelmä ymmärtää, koska olemme tottuneet pyytämään siltä hyväksyntää.

Muuli

Isaac Asimov kuvitteli erityisen dramaattisen keskeytyksen ennustettavaan tulevaisuuteen teoksessa Foundation and Empire. Hari Seldonin psykohistorialla voi ennustaa valtavien väestöryhmien käyttäytymistä, minkä ansiosta hän pystyy laatimaan suunnitelman, joka ulottuu vuosisatojen päähän hänen omasta elämästään. Suunnitelman menestys antaa siihen luottaville poikkeuksellisen vahvan uskon siihen, mitä seuraavaksi tapahtuu.

Sitten ilmestyy Muuli. Hän on mutantti, jolla on kyky muuttaa ihmisten tunteita ja lojaaliutta, ja hän vaikuttaa tapahtumiin tavalla, jota Seldonin laskelmat eivät olleet ottaneet huomioon. Väestö alkaa käyttäytyä eri tavoin, ja Suunnitelma suistuu raiteiltaan. Yksilö, joka ei sovi mallin oletuksiin, muuttaa tulevaisuutta, jota mallin oli määrä ennustaa.

Kyvyn yllättää säilyttäminen

Brändin kannalta vastaava tavoite on luoda jotain niin vetoavaa, että se muuttaa ihmisten odotuksia. Se edellyttää tietynlaista ennustamattomuutta. Yleisö voi luottaa harkintaamme ja työmme laatuun pystymättä silti ennakoimaan, mitä teemme seuraavaksi. Juuri tämä yhdistelmä saattaa pitää suhteen elävänä.

Ihmettely perustuu kykyymme kohdata jotain, mitä emme olisi osanneet etukäteen määritellä, ja silti tunnistaa sen arvo. Luovan työn haasteena on mahdollistaa tällaiset kohtaamiset tekemällä työtä, jonka laatu, vivahteikkuus ja eheys palkitsevat ihmisten huomion. Työkalujemme kehittyessä meidän pitäisi haluta vapautta yrittää tehdä tällaista työtä enemmän.

Markkinoinnille tämä on erityinen haaste. Työmme voi auttaa ihmisiä löytämään jotakin, jonka haluamisesta he eivät aiemmin tienneet. Kampanja voi muuttaa tuotteeseen liittyviä mielikuvia, tehdä tuntemattomasta kokemuksesta houkuttelevan tai tarjota ihmisille uuden tavan ymmärtää brändiä. Yleisön mieltymykset muotoutuvat osittain sen kautta, millaisia kohtaamisia sillä on maailman kanssa – myös niiden asioiden kautta, joita me päätämme tuoda maailmaan.

Tämä tarkoittaa, että kuvaus siitä, mistä ihmiset tällä hetkellä pitävät, voi täyttää tehtävästä vain osan. Meidän on myös arvioitava, mikä voisi kiinnostaa ihmisiä sitten, kun se on olemassa, ja mitä haluamme brändin tuovan mukanaan. Tällaiset tavoitteet voivat syntyä jo ennen kuin niistä on riittävästi näyttöä, jotta niihin olisi helppo luottaa.

Teoksessa Analyyttisen ihmisyyden huippu esitimme, että analytiikan kasvava tarjonta lisää niiden valintojen merkitystä, joita teemme sen avulla. Ero sen välillä, mitä voimme tehdä ja mitä meidän pitäisi tehdä, korostuu erityisesti silloin, kun työkalu pystyy tuottamaan ja arvioimaan näennäisesti loputtomasti erilaisia mahdollisuuksia.

Luotettava ennuste voi auttaa valinnassa ratkaisematta sitä. Voimme ennakoida oikein, että tuttu lähestymistapa toimii hyvin, ja silti päättää tavoitella kiinnostavampaa päämäärää. Päätökseen vaikuttavat käsityksemme brändistä, suhteesta, jonka haluamme luoda sen yleisöön, sekä ajanjaksosta, jonka odotamme työn olevan merkityksellistä. Ennuste tukee harkintaamme, mutta vastuu tavoitteesta säilyy meillä.

Vastuun säilyttäminen edellyttää muutakin kuin luottamusta omaan makuumme. Ihmiset voivat aivan hyvin erehtyä pitämään itselleen mieluisaa ratkaisua läpimurtona, ja kielteinen ennuste on syytä ottaa huomioon. Riippumattomuudesta on hyötyä, kun voimme tarkastella vastaväitettä, päättää, miksi idea ansaitsee silti mahdollisuuden, ja järjestää aidon kohtaamisen yleisön kanssa niin, että opimme siitä jotakin.

Edullisemman alustavan tutkimuksen pitäisi mahdollistaa useampia tällaisia kohtaamisia. Osa säästöistä voidaan käyttää työskentelyyn ennestään tuntemattomien yleisöjen kanssa tai rajattuihin kokeiluihin, joissa testataan ideoita, joiden arvo on yhä epävarma. Näin organisaatio saa näyttöä mahdollisuuksista, jotka se olisi muuten saattanut hylätä, ja työtä tekevät ihmiset säilyttävät tavan toimia harkitun arvionsa perusteella.

Tekoäly voi osallistua prosessin kaikkiin vaiheisiin, myös odottamattoman idean luomiseen. Sen taitava käyttö voi avartaa mielikuvitustamme huomattavasti. Säilyttämisen arvoinen vapaus on mahdollisuus tavoitella sellaista vaihtoehtoa, jonka arvoa käyttämämme arviointijärjestelmät eivät ole vielä ratkaisseet.

P.S. Ehkä tekoäly pystyy lopulta ennakoimaan kaikki merkitykselliset muutokset ihmisten mieltymyksissä, myös heidän reaktionsa kaikkein omaperäisimpään kuviteltavissa olevaan työhön. Jos näin käy, kaikki ennusteet raukeavat. Siihen asti meidän on yhä esiteltävä ideoita ihmisille ja katsottava, mitä he niistä tekevät.